要按照DataFrame的列进行分组且不进行聚合的方法,可以使用groupby()
函数并将列名作为参数传递给它。同时,可以使用dropna()
函数来删除包含空值的行。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Alice'],
'Age': [25, 28, 35, 25, 28],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name列进行分组并删除空值
grouped = df.groupby('Name').apply(lambda x: x.dropna())
输出结果:
Name Age City
1 Alice 28 Paris
2 Bob 35 London
4 Alice 28 Paris
0 John 25 New York
3 John 25 New York
在上述示例中,我们按照"Name"列进行分组,并使用apply()
函数来应用一个lambda函数。lambda函数中的x.dropna()
用于删除包含空值的行。最终结果是一个包含非空值的DataFrame。